如何将列表分配给已存在的 Pandas 数据帧列？

Question

我应用一些函数来生成Pandas数据帧（dataframe）中现有列的新列值。但是，使用df['col1'] = new_list将新列表分配给该列不起作用。这是错误的方法吗？如果不是，有什么准确的方法可以执行此操作？

- erogol

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df 是一个字典吗？你是否收到了错误信息？请发布更多细节。 - user1301404

我猜df是Pandas的DataFrame，正如问题的标题和文本所示。 - piokuc

当你说它“不工作”的时候，你能澄清一下到底是什么没有工作吗？例如，提供一个示例和完整的堆栈跟踪。看起来应该可以工作。 - Andy Hayden

是的，它应该可以工作。你能否发布一些样本数据和错误信息？ - EdChum

Answer 1

如果列表的长度等于数据框中的行数，则应该可以工作

>>> df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]})
>>> df['C'] = [10,20,30]
>>> df
   A  B   C
0  1  4  10
1  2  5  20
2  3  6  30

如果您的列表长度与DataFrame长度不同，那么您将收到一个错误消息Length of values does not match length of index。

- Roman Pekar

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你的示例中并没有重新分配列，而只是向其中添加了一个新列。 - Astrid

真的，即使在第一行定义了“C”（具有不同的值），它也可以工作。 - gseattle

有没有一种方法可以使用“missing”、“nan”、“Nan”或其他内容进行填充？ - mLstudent33

Answer 2

我认为这个问题想要的是这样的内容。

new_list = [1,2,3]

    col1
0  [1,2,3]
1  [1,2,3]
2  [1,2,3]

我认为我在这里找到了答案:

如何将整个列表分配给pandas数据帧的每一行

- codenewbie

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你可以通过从链接页面中添加一个或多个解决方案来改进你的答案。例如：df['col1'] = [new_list] * len(df)。 - Dmitriy Work

Answer 3

我已经按照op的要求准备了更多内容，只是不想省略/删减一些有用的提示（仍然与将列表作为列添加相关），希望能帮助到某些人。

import pandas as pd
from tabulate import tabulate  
# Module tabulate is optional just for pretty printing of the Data Frame / need install if not installed i.e:  pip install tabulate


# Table1 (in terminal screen): Add a list during creation of the Data Frame #

list1 = ['apple', 'banana', 'orange', 'avocado', 'melon', 'papaya']
df1 = pd.DataFrame(list1,columns = ['Fruits'])

print(tabulate(df1,headers='keys',tablefmt='pretty'),'\n')     # ==> Or just print(df1)  little messy


# Table2 : Add a list as a new column to an existing Data Frame #

list2 = ['3$','4$','2.5$','10$','5$','12$']
df1['Prices'] = list2

print(tabulate(df1,headers='keys',tablefmt='pretty'),'\n')

# Table3 : Small Trick for part4 : Add only the column name with some dummy data #

df1['Amount(Kg)'] = '0'

print(tabulate(df1,headers='keys',tablefmt='pretty'),'\n')

# Table4 : Now you can assign your existing list to an existing column  #

list3 = [100,90,80,70,60,50]
df1['Amount(Kg)'] = list3

print(tabulate(df1,headers='keys',tablefmt='pretty'),'\n')

将生成以下输出：

+---+---------+
|   | Fruits  |
+---+---------+
| 0 |  apple  |
| 1 | banana  |
| 2 | orange  |
| 3 | avocado |
| 4 |  melon  |
| 5 | papaya  |
+---+---------+

+---+---------+--------+
|   | Fruits  | Prices |
+---+---------+--------+
| 0 |  apple  |   3$   |
| 1 | banana  |   4$   |
| 2 | orange  |  2.5$  |
| 3 | avocado |  10$   |
| 4 |  melon  |   5$   |
| 5 | papaya  |  12$   |
+---+---------+--------+

+---+---------+--------+------------+
|   | Fruits  | Prices | Amount(Kg) |
+---+---------+--------+------------+
| 0 |  apple  |   3$   |     0      |
| 1 | banana  |   4$   |     0      |
| 2 | orange  |  2.5$  |     0      |
| 3 | avocado |  10$   |     0      |
| 4 |  melon  |   5$   |     0      |
| 5 | papaya  |  12$   |     0      |
+---+---------+--------+------------+

+---+---------+--------+------------+
|   | Fruits  | Prices | Amount(Kg) |
+---+---------+--------+------------+
| 0 |  apple  |   3$   |    100     |
| 1 | banana  |   4$   |     90     |
| 2 | orange  |  2.5$  |     80     |
| 3 | avocado |  10$   |     70     |
| 4 |  melon  |   5$   |     60     |
| 5 | papaya  |  12$   |     50     |
+---+---------+--------+------------+

如果 OP 在上面的第 3 部分添加了一行代码，他的代码也会起作用。 但正如我所说，我希望您也能看到和想象其他步骤。

df['col1'] = '0'
df['col1'] = new_list

- everyt4u